Python

最適化フレームワークCasADiのOptiスタックでcallback関数を使って、最適化ソルバの各反復における解の推移を取得する方法をまとめました。

最適化フレームワークCasADiのOptiスタックで、多変数の最適化を簡潔に記述するため、変数と制約をベクトル化する方法をまとめました。

JupyterLabまたはJupyter Notebookを任意のディレクトリで起動する方法を説明します。Windows環境でAnaconda PowerShell Promptを使用します。

複数の要素から構成される最適化モデルを最適化ライブラリPyomoで実装するとき、コードを再利用しやすくするため、各要素をクラスとして実装する方法を検討しました。

複数の要素から構成される最適化モデルを最適化ライブラリCasADiとPythonで実装するとき、コードを再利用しやすくするため、各要素をクラスとして実装する方法を検討しました。

最適化ライブラリCasADiにおいて行列を扱うSX, MX, DMクラスの違いをまとめました。

Scikit-learnのGridSearchCVクラスによるグリッドサーチを解説します。

Scikit-learnのStratifiedKFoldクラスによる交差検証を解説します。

SciPyのlinkageメソッドによる凝集型クラスタリングについて解説します。

Scikit-learnのDBSCANクラスを用いたクラスタリングを解説します。

Scikit-learnのKMeansクラスを用いたクラスタリングを解説します。

回帰モデルの評価指標としてよく用いられるMAE, RMSE, MAPE, RMSPEについて解説します。

Scikit-learnのElasticNetクラスによるElastic Netについて解説します。